模糊原理Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波归一化盒子滤波（均值滤波） 高斯滤波 均值模糊 - blur(Mat src, Mat
评价指标 1.准确率(Accuracy) 检测时分对的样本数除以所有的样本数。准确率一般被用来评估检测模型的全局准确程度，包含的信息有限，不能完全评价一个模型性能。2.混淆矩阵(Confusion Matrix) 混淆矩阵是以模型预测的类别数量统计信息为横轴，真实标签的数量统计信息为纵轴画出的矩阵。对角线代表了模型预测和数据标签一致的数目，所以准确率也可以用混淆矩阵对角线之和除以测试集图片数量来计
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2024-03-21 13:47:31
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图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中，无可避免地会引入失真。模
原创
2023-04-11 20:41:42
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1.图像质量概念：清晰度(sharpness)、锐化(sharpening)、噪声-原始转换清晰度(sharpness)在边缘等特征上最为明显。它可以通过边缘（阶跃）响应来测量。成像系统的每个组件都会影响整个系统的响应（通常会降低清晰度）注：图像分析可以分为空间域与频域。通过在频域中描述成像系统的性能，可以更容易地描述和可视化成像系统的性能。复合信号（音频或图像）可以通过组合由正弦波组成的信号（以
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2023-12-07 16:04:14
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图像处理评价指标之模糊度图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中，无可避免地会引入
原创
2023-04-12 09:16:56
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SSIM(structural similarity index)，结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。该指标首先由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室(Laboratory for Image and Video Engineering)提出。SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的图像。作为结构相似性理论的实现，结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息
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2024-08-27 15:34:30
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推文：图像平滑处理（归一化块滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波）推文：图像的平滑与滤波模糊操作三种模糊操作方式 均值模糊
中值模糊
自定义模糊（可以实现上面两种模糊方式） 原理：图像处理：基础(模板、卷积运算)图像处理-模板、卷积的整理 基于离散卷积定义好每个卷积核不同卷积核得到不同的卷积效果模糊是卷积的一种表象 一：均值模糊blur def blur_demo(image): #均
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2024-05-03 14:02:54
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一、评价指标LOE
在文章《An improved contrast enhancement algorithm for infrared images based on adaptive double plateaus histogram equalization》中，提到的了评价指标LOE(lightness-order-error)，其反映增强图像自然程度，其值越小，增强图像与原图像亮度顺序
原创
2024-03-04 15:24:59
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# 图像融合评价指标及其Python实现
图像融合是计算机视觉和图像处理中的一个重要领域，其目的是将来自不同源的图像信息合成一幅包含更多信息的融合图像。为了评估融合效果，科学家们引入了多种评价指标。本文将介绍一些常用的图像融合评价指标，并给出相应的Python代码示例。
## 常用的图像融合评价指标
在图像融合中，常用的评价指标可以分为以下几类：
1. **视觉质量指标**
- 结构
目录全参考图像评价指标 PSNR：（峰值信噪比）值越大，表示图像失真越小。SSIM：（结构相似性）取值范围[0,1]，值越大，表示图像失真越小。LPIPS：（学习感知图像块相似度） 值越低表示两张图像越相似。无参考图像评价指标 NIQE：（自然图像质量评估器）较低的NIQE值大致对应较高的整体自然度。CPCQI：（基于颜色的面片对比度质量指数）较大的CPCQI值则表示
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2024-07-09 22:11:58
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一、PSNR（峰值信噪比）1.定义是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价，由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个 区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。必须满足两张图像的size要完全一样。2.公式计算时必须满足两张图像的size要完全一样！对于单色
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2024-03-20 12:39:36
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在文章《An improved contrast enhancement algorithm for infrared images based on adaptive double plateaus histogram equa
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2024-03-25 12:42:40
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main.cpp #include <istream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char **argv) { Mat src, blur_dst
原创
2022-05-25 21:02:00
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blur：n. 模糊不清的事物；模糊的记忆；污迹 OpenCV的blur函数是用了均值滤波的原理#include <vector>
#include <stdio.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat Img = i
原创
2023-05-28 00:44:41
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main.cpp #include <istream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char **argv) { Mat src, blur_dst
原创
2022-05-25 21:02:00
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三种风格迁移方式一、固定风格固定内容的普通风格迁移（A Neural Algorithm of Artistic Style）二、固定风格任意内容的快速风格迁移（Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution）三、任意风格任意内容的极速风格迁移（Meta Networks for Neural Style Tr
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2024-03-20 16:53:25
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图像模糊 -线性滤波均值滤波高斯滤波中值滤波 2.非线性滤波双边滤波图像模糊的作用 -图像预处理时减低噪声。模糊操作的基本原理 - （数学的卷积运算） 其中权重核H（K，L）H（K，L）为“滤波系数”上面的式子可以简记为： 通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波
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2024-03-07 18:02:59
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模糊图像图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声.卷积就是叠加.卷积的重要的物理意义是：一个函数（如：单位响应）在另一个函数（如：输入信号）上的加权叠加。通俗的说： 在输入信号的每个位置，叠加一个单位响应，就得到了输出信号。 这正是单位响应是如此重要的原因。卷积的应用用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，
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2024-05-22 15:50:59
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模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊模糊原理： 基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。基础讲解链接opencv学习笔记11：图像滤波（均值，方框，高斯，中值）卷积原理示意图： （2乘1+3乘以1+6乘以1）除以3=3 边缘2和1未被卷积保留 边缘不参与卷积直接保留。均值模糊import cv2 as cv
import numpy as np
def blur_d
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2024-03-08 18:05:21
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图像质量评价指标--大全
参看：https://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/IQA.htm
里面有很多详细指标
在图像增强paper中从常用的图像增强指标SSIM，PSNR
原创
2021-07-06 17:32:23
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